1、线条加粗 x=0:0.1:8*pi; y=sin(x); plot(x,y,'LineWidth',5) 2、折点变成曲线 X=80:0.001:140;>> Y=spline(x,y,X);>> plot(X,Y) 3、设置坐标值字体大小 set(gca,'fontsize',20) 4、同时画曲线和散点图，并对图进行美化 >>plot(x, y1, 'ok-', 'linewidt
我正在使用scipy将一些matlab代码移植到python并且遇到以下行： Matlab / Octave代码 [Pxx, f] = periodogram(x, [], 512, 5) Python代码 f, Pxx = signal.periodogram(x, 5, nfft=512) 问题是我在相同的数据上得到不同的输出.更具体地说,Pxx向量是不同的.我为signal.periodogra
我安装了Python anaconda环境,并使用安装了oct2py (D:\Anaconda2) C:\Users\BNP>conda install -c conda-forge oct2py 当我尝试从anaconda提示符导入oct2py时,它不会显示任何错误 Anaconda提示： 但是当我尝试从spder导入oct2py时,它表示拒绝访问.解决方法:您是否尝试以管理员身
ones(2,3) 生成一个2 x 3的矩阵，且矩阵中所有的元素都为1 zeros(3,3) 生成一个3 x 3的矩阵，且矩阵中所有的元素都为0 rand(3,3) 生成一个3 x 3的矩阵，且矩阵中所有的元素都为介于0-1之间的随机值 randn(3,3) 生成一个3 x 3的矩阵，且矩阵中所有的元素都服从高斯分布，均值
四则运算 加减乘除 *、-、*、/ 指数运算^ octave:2> 2^6ans = 64 判断是否相等 octave:4> 1~=2 %trueans = 1octave:3> 1==2ans = 0 这里的%表示注释 逻辑运算 octave:5> 1&&0 %ANDans = 0octave:6> 1||0 %ORans = 1octave:7> xor(1,0)ans = 1 更换Octave提示
我试图使用两个线程从python程序调用Octave函数.我的八度代码只是为了看它是如何工作的 – testOctave.m function y = testOctave(i) y = i; end 而python程序只是试图调用它 from oct2py import octave import thread def func(threadName,i) : print "hello",thread
我试图在矩形内生成一定数量的随机均匀点(我知道每个角的坐标对). 让我们的矩形A B C D 我的想法是：通过AC对角线将矩形划分为两个三角形.求斜率和对角线的截距.然后,从[0,1]间隔生成两个随机数,让它们成为a,b.评估x = aAB和y = bAD(AB,AD,距离).如果A不是(0,0),那么我们可以添加到x
最终编辑：添加 export PATH=/usr/local/octave/3.8.0/bin:$PATH 我的路径确实足以使oct2py正常工作(只要我在更改后重新启动终端).好哇！ —-原帖—- 我已经成功地安装了oct2py和pexpect,但在尝试导入和使用oct2py时遇到了问题.首先,尝试以下时： import oct2py 我收到以下错误消息：
SYNOPSIS 总览 octave [options] OPTIONS 选项 octave 全部命令行选项可以通过运行命令 octave --help 来查看。 DESCRIPTION 描述 Octave 是一种高级语言，主要用于数值计算。它提供了极为方便的命令行界面，用数值的方式解决线性和非线性问题。 DOCUMENTATION 文档 Octave 主要的
SYNOPSIS 总览 octave-bug [-s subject] DESCRIPTION 描述 octave-bug 是一个 shell 脚本，用于以一种标准的格式撰写有关 Octave 的 bug 报告并发送。 octave-bug 通常由 Octave 命令 bug_report 启动，这个命令只能在 Octave 内部，以交互方式调用。这种方式是提交 Octave 错误报告的最
load "C:\\Users\\guest\\Desktop\\Octave\\IQ_Data.csv"; I_data = C__Users_guest_Desktop_Octave_IQ_Data(:,1); Q_data = C__Users_guest_Desktop_Octave_IQ_Data(:,2); # 采样率307200 sampling_rate = 307200 num_samples = length(I_data); delta_t
windows安装octave 安装wiki Octave ftp库 从上述的库中可以找到对应的版本的octave的exe安装程序，或者是zip等的压缩包，建议直接下载对应系统的exe执行文件。安装。这里我选择的是4.4.1 64位的。 安装过程中可能会出现如下的弹窗： 这个是说octave可以使用java，但是找不到你系统中的jr
问题描述:根据水库中蓄水标线(water level) 使用正则化的线性回归模型预 水流量(water flowing out of dam)，然后 debug 学习算法 以及 讨论偏差和方差对 该线性回归模型的影响 ①可视化数据集 本作业的数据集分成三部分： ⓐ训练集(training set)，样本矩阵(训练集)：X，结果标签(label of
问题描述：利用BP神经网络对识别阿拉伯数字（0-9） 训练数据集(training set)如下：一共有5000个训练实例(training instance)，每个训练实例是一个400维特征的列向量(20*20 pixel image)。用 X 矩阵表示整个训练集，则 X 是一个 5000*400 （5000行 400列）的矩阵 另外，还有一个5000*1的列向量 y
问题描述：使用逻辑回归(logistic regression)和神经网络(neural networks)识别手写的阿拉伯数字(0-9) 一、逻辑回归实现： 数据加载到octave中，如下图所示： ①样本数据的可视化 随机选择100个样本数据，使用Octave可视化的结果如下： ②使用逻辑回归来实现多分类问题(one-vs-all) 所谓多分
